【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM615
【目录】：
- 摘要3-4
- ABSTRACT4-7
- 1 绪论7-13
- 1.1 课题的研究意义7-8
- 1.2 国内外研究现状与趋势8-11
- 1.2.1 最大功率点跟踪技术的发展10-11
- 1.2.2 光伏系统储能监测的研究现状11
- 1.3 本文主要研究工作11-13
- 2 独立光伏系统 MPPT 算法研究13-31
- 2.1 独立光伏发电系统的组成13-15
- 2.1.1 光伏阵列13-14
- 2.1.2 控制器14
- 2.1.3 储能部分14-15
- 2.1.4 DC-DC/DC-DA 变换器15
- 2.2 光伏电池工作原理15-17
- 2.3 光伏电池电气模型17-19
- 2.4 光伏电池输出电气特性19-24
- 2.4.1 均匀光照下的光伏电池输出电气特性19-22
- 2.4.2 不均匀光照下的光伏电池输出电气特性22-24
- 2.5 光伏阵列 MPPT 跟踪算法24-30
- 2.6 本章小结30-31
- 3 粒子群和人工鱼群算法研究31-41
- 3.1 标准粒子群算法31-34
- 3.1.1 标准粒子群算法定义31-33
- 3.1.2 标准粒子群算法重要参数33-34
- 3.2 扩展粒子群算法34
- 3.3 基本人工鱼群算法34-37
- 3.3.1 人工鱼群算法定义34-36
- 3.3.2 人工鱼群算法重要参数36-37
- 3.4 扩展粒子群优化鱼群算法37-40
- 3.5 本章小结40-41
- 4 光伏发电系统最大功率点跟踪仿真41-46
- 4.1 仿真实验的设置41-43
- 4.1.1 光伏电池实验参数设置41-42
- 4.1.2 跟踪算法参数设置42-43
- 4.2 仿真实验结果43-45
- 4.3 本章小结45-46
- 5 光伏发电系统中储能监测46-60
- 5.1 独立光伏发电系统能量转换模型46-48
- 5.2 蓄电池 SOC 定义48
- 5.3 蓄电池 SOC 与开路电压关系48-49
- 5.4 蓄电池 SOC 监测常用方法49-50
- 5.5 蓄电池电路常用模型50-52
- 5.6 蓄电池电路模型52-53
- 5.7 卡尔曼滤波算法53-56
- 5.7.1 标准卡尔曼滤波算法53-55
- 5.7.2 扩展卡尔曼滤波算法55-56
- 5.8 仿真结果及其分析56-59
- 5.9 本章小结59-60
- 6 结论与展望60-62
- 6.1 结论60-61
- 6.2 展望61-62
- 致谢62-63
- 参考文献63-66
- 附录66
- A. 作者在攻读学位期间发表论文及申请专利目录66
- B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目目录66
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